人体分析私有化部署包

基于GPU实例部署NGC环境 背景介绍 NGC，Nvidia GPU Cloud是由NVIDIA和第三方ISV提供的GPU优化过的软件仓库，主要用于AI，HPC及虚拟化等领域。其中提供了众多容器(containers)、预训练的模型(pre-trained models)、用于Kubernetes部署的Helm charts、以及带有软件开发工具包(SDK)的行业特定AI工具包等。

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请发布，选择通用小型设备，操作系统选择Linux，芯片选择通用ARM，点击 发布 在纯离线服务页面，找到发布生成的SDK，此处下载 通用ARM-Linux-基础版 SDK，如下图所示： 将模型SDK上传至 百度对象存储BOS ，并记录模型SDK的下载URL。 点击 获取序列号 ，新增测试序列号并记录。

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本地部署价格说明 对于调用量稳定且巨大的企业，可以选择将定制化商品检测AI模型私有化部署在企业本地服务器上，如需要这种方式，请加入EasyDL零售版官方QQ群（群号：1009661589）联系群管咨询。

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训练完成后，我们可以在/root/apps/model下找到训练好的LoRA模型： 以及在/root/apps/log下存储的相关训练日志： 出于安全考虑，我们暂时禁用了训练过程中tensorboard面板的实时启用，不过用户仍然可以通过如下命令行查看。

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公有云部署简介 公有云部署即将模型中的模型部署为在线服务，从而以REST API的方式提供推理预测能力。 公有云部署概要 模型仓库中的模型与公有云部署即在线服务是一一对应的关系，即模型仓库中一个模型包含多个版本时，这些不同的版本只能部署到同一个在线服务中。 在线服务当前仅允许一个模型版本处于上线状态，若上线时有其它模型版本在线，则会将当前版本下线并上线新的版本。

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在线服务部署相关 在线推理服务SDK中相关接口为最新的v2版本百舸API,相关接口文档详见 API参考/在线服务部署相关接口 创建服务 使用以下代码可以创建在线部署任务 Go 复制 1 // import api "github.com/baidubce/bce-sdk-go/services/aihc/inference/v2" 2 ak, sk, endpoint := "

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ux Baidu-EdgeBoard(VMX) Linux/Windows Nvidia-Jetson(Nano/TX2/Xavier) Linux 公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独立Rest API调用模型，实现AI能力与业务系统或硬件设备整合 具有完善的鉴权、流控等安全机制，GPU

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部署满血版DeepSeek-R1模型SGlangServer（单机&多机部署&参数建议） 概览 本篇介绍如何在GPU云服务器部署671B参数的DeepSeek R1模型推理服务，部署方式为在GPU云服务器下载SGlang容器环境并在容器中构建SGlang Server，可通过单机GPU实例部署以及两机GPU实例部署。同时分享SGlang Server的部署参数建议，您可根据业务需求按需选择。

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